对未来“机器学习”的看法

————————机器学习小白一场机器学习技术分享后的感想

本周五(2019.03.23)去听了一个关于 “机器学习” 的技术分享
主讲人是 XX传媒技术部经理刘总

这次技术分享给我最直观的感受就是：
机器学习极有可能是互联网的下一个增长点。无论是一名程序员、还是一名企业管理者，了解与掌握机器学习相关技术，对于未来个人与企业发展至关重要。

一、为什么这么说？

摆在我们面前的就有一个成功的案例：头条

`头条`迅速崛起，超越众多资讯类软件，甚至超越 “网易新闻”，与“腾讯新闻”分庭抗礼

我认为其中有两条最重要的原因：

脸皮够厚
初期 通过网络爬虫，抓取了大量的媒体内容；甚至抓取了竞争对手大量 “媒体内容的评论”
以此，迅速完成了媒体内容的积累
针对不同类型的用户，个性化进行内容推荐
推荐用户最喜欢看的内容是这个系统的最重要指标
其相对于其他新闻资讯类软件 内容的质量高低、时效性反而不重要了

也许“头条”创立之初，其目标就不是成为一款新闻资讯类软件；而是成为“一款为用户提供其喜欢的内容、让用户恨不得二十四小时沉浸在其中的软件”。 我的父亲，就是每天沉浸在其推荐的，关于“天文宇宙”的内容中不能自拔，让我恨不得没收手机。

这里 针对不同类型的用户，个性化进行内容推荐 我认为是其成功的核心技术驱动力。
我觉得用专业一些的文字来表达应该是：

以用户特征、习惯、爱好等创建一个机器学习模型。根据不同用户的地区、使用习惯、性别等进行针对性的内容推荐。

当然头条完成用户积累后，也在积极的进行内容自产

从其他互联网公司挖了很多编辑
（但稍微思考一下，就算有很多的编辑，每天才能产出多少内容呢？大量内容应该还是靠网络爬虫抓取吧。
但毕竟成功了，抓取内容应该也会进行合作付费，否则头条估计也活不到今天吧）。

以此思考腾讯新闻、网易新闻们又该如何竞争？

如果按照头条这样搞，反而会丢失自己作为一个新闻资讯类软件存在的必要性；
如果不这样搞，放任头条做大，反而丢失了行业领先地位，收入降低反而是次要的；若在变革中持续找不到方向，甚至有可能在竞争中消失；

关于我提出的这个问题，我觉的腾讯新闻、网易新闻们作为纯正的新闻资讯类软件是有其存在的必要性的：

保证内容的时效性(毕竟看新闻的人们是希望了解国内外最新发生的各种事件和报道)

只能想到这一条了，毕竟是一名普通程序员，这些问题还是让企业大佬们去思考吧。
大佬们让干啥就干啥，挣钱养家，才是我这个苦逼程序员要做的...

回归“机器学习”主题

回到“机器学习”的主题，说 “头条” 也是想说明“机器学习”的重要性。
然后重复一遍我心里所想：

机器学习极有可能是互联网的下一个增长点。无论是一名程序员、还是一名企业管理者，了解与掌握机器学习相关技术，对于未来个人与企业发展至关重要。

声明：

关于头条的所有看法，纯属自己的意淫，并与其他任何个人和组织没有任何关系，谢谢。

另外，弱弱的问一句，我这样瞎说会不会有风险？
但说的都是我心中所想，还是想记下来，否则说不定哪天就忘了。

二、技术收获

机器学习如何工作？

定义目标
不断的优化

我的理解：
通过大量数据训练，结合概率计算，持续进行优化，最终不断提高机器预测的精确度

例如：

预测一张图上画的是苹果，通过大量特征数据的训练，可以不断提高图片识别成功的概率；
自动驾驶通过一个路口时，如果马上要变红灯了，路口附近又有一个骑车的人要通过

那应该是加速冲过去，还是停下来？这需要进行一个冲撞概率的计算

最终不断优化，提高预测的精确度

一个著名的数学公式

它的好处是，其处于0~1之间，不断的接近0与1

预测一张图上画的是苹果：通过大量特征数据的训练，使之预测准确率无限接近1

一个点餐App推荐系统

图中是一个按地域，进行口味推荐的点餐App推荐系统

第一层是国家的概念
第二层是省的概念，例如：四川、山东、河北
第三层是市的概念，例如：衡水市、唐山市、石家庄等

例如：

衡水人打开App，看到的菜单是，经过整个衡水人民使用数据不断训练后，生成的推荐菜单
另外，如果一个唐山人，看到App推荐的菜单后，没有食欲

系统还会进行模型回溯功能，进入河北省这一级，将整个河北省人民使用数据训练后生成的推荐菜单

当然，这个模型还可以进行一些更改。

以用户特征、习惯、爱好等创建一个机器学习模型。根据不同用户的地区、使用习惯、性别等进行针对性的内容推荐。

由此想到，知识付费类应用

喜马拉雅、网易公开课等亦可以通过这种方式提升DAU与复购率

根据用户喜好，不断的向用户推荐喜欢的免费内容，以增强用户粘性
推荐免费内容的过程中，偶尔推荐其习惯的付费内容，以增加用户的复购率

三、程序员方向

其实到这里，我这篇文章已经结束了。
但和 一位大牛同事、好哥们朱朱沟通，感觉他的观点，为未来程序员的成长指明了方向，我这里一字不差的粘了过来：

我感觉推荐系统就是机器学习的一个应用，机器学习还是需要大数据去训练去提取特征。大数据可以是个方向[奸笑]，而大数据的发展离不开分布式计算，数据库的支持。

机器学习就是人工智能的一小部分，还有语音识别，机器人，计算机图形学的发展和自然语言处理
方向很多没必要只盯着机器学习

目前我们能搞的自然语言处理和图形学，机器人感觉也能搞，语音识别有难度😄，自然语言处理还不错，我第一家公司好多同事就弄这个的

大数据、分布式计算、数据库、自然语言处理、语音识别、计算机图形学、机器人 这些可能都是程序员的发展方向。
选择一个方向，深耕细作，够研究一辈子的了（选择一个方向，一直研究下去，没有大成也会有小成）

迷茫中的程序员不要再迷茫下去了

选择一个喜欢的方向，始终保持积极的学习态度，持续提升技术水平，才是未来的程序员立足不败的根本...

四、畅想未来

我觉得进入这样一个时代是很有可能的

靠太阳能发电，靠机器干活（电能转化为其他能量物质）
人类不需要工作，进入共产主义，按需分配，每天只需要享受阳光、空气、就够了

哈，嗅到了自由的味道...

五、最后

感谢这些互联网的大厂，为我们提供了一个可以和这些大牛交流的平台
感谢身边的同事、哥们提供的各种观点

对未来“机器学习”的看法